Recent investigations of the 0–5 Ma geomagnetic field recorded by lava flows
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We present a synthesis of 0–5 Ma paleomagnetic directional data collected from 17 different locations under the collaborative Time Averaged geomagnetic Field Initiative (TAFI). When combined with regional compilations from the northwest United States, the southwest United States, Japan, New Zealand, Hawaii, Mexico, South Pacific, and the Indian Ocean, a data set of over 2000 sites with high quality, stable polarity, and declination and inclination measurements is obtained. This is a more than sevenfold increase over similar quality data in the existing Paleosecular Variation of Recent Lavas (PSVRL) data set, and has greatly improved spatial sampling. The new data set spans 78°S to 53°N, and has sufficient temporal and spatial sampling to allow characterization of latitudinal variations in the time‐averaged field (TAF) and paleosecular variation (PSV) for the Brunhes and Matuyama chrons, and for the 0–5 Ma interval combined. The Brunhes and Matuyama chrons exhibit different TAF geometries, notably smaller departures from a geocentric axial dipole field during the Brunhes, consistent with higher dipole strength observed from paleointensity data. Geographical variations in PSV are also different for the Brunhes and Matuyama. Given the high quality of our data set, polarity asymmetries in PSV and the TAF cannot be attributed to viscous overprints, but suggest different underlying field behavior, perhaps related to the influence of long‐lived core‐mantle boundary conditions on core flow. PSV, as measured by dispersion of virtual geomagnetic poles, shows less latitudinal variation than predicted by current statistical PSV models, or by previous data sets. In particular, the Brunhes data reported here are compatible with a wide range of models, from those that predict constant dispersion as a function of latitude to those that predict an increase in dispersion with latitude. Discriminating among such models could be helped by increased numbers of low‐latitude data and new high northern latitude sites. Tests with other data sets, and with simulations, indicate that some of the latitudinal signature previously observed in VGP dispersion can be attributed to the inclusion of low‐quality, insufficiently cleaned data with too few samples per site. Our Matuyama data show a stronger dependence of dispersion on latitude than the Brunhes data. The TAF is examined using the variation of inclination anomaly with latitude. Best fit two‐parameter models have axial quadrupole contributions of 2–4% of the axial dipole term, and axial octupole contributions of 1–5%. Approximately 2% of the octupole signature is likely the result of bias incurred by averaging unit vectors.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle